このような背景から、筆者らは観測リンク交通量
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(2) ここで、Prob0(l,i,j,t,ts)は，OD ペアが（i,j）で出発時 刻が ts である車両が走行する経路（リンクの集合）. 3. OD 推定エンジン部の概要. の中に、リンク l が時間帯 t において含まれている 提案する OD 推定方式の処理手順を図 2 に示す。. 確率を表しており、Prob(l,i,j,t,ts)は Prob0(l,i,j,t,ts)に観. OD 交通量と OD 交通量の補正値の差の自乗和が、. 測リンク交通量による補正を施したものである [注. 収束判定条件を満たすまで計算を繰り返すことで、. 2]. 。. OD 交通量を推定する。具体的な処理は次のように なる。. <6>シミュレーション結果による計算リンク交通量 の算出 シミュレーション結果により、時間帯 t における、. <1>観測リンク交通量、および初期 OD 交通量の入力 入力データとしては以下の値が必要となる。. リンク l に流入した交通量を以下の式にて算出する。. SimQ ( l,t ) = ∑∑∑ TSimQ ( l,i,j,t,ts ). Obs(l,ts)： 時間帯 ts における、リンク l の交通 量の観測値（観測リンク交通量）. ts. i. (3). j. OD(i,j,ts)：時間帯 ts における、OD ペア（i,j） の交通量（初期 OD 交通量）. ＜１＞観測リンク交通量，および初期ＯＤ交通量の入力. ここで、時間帯 ts は、シミュレーション実行時にお ＜２＞シミュレーション回数の初期化. ける最短経路探索の時間間隔よりも大きい値の方が 望ましい。当然ながら、より多くのリンクでリンク. ＜３＞シミュレーションの実行. 交通量が観測されていることが再現性向上の点で望 ましい。 ＜４＞シミュレーション結果によるＯＤごとの計算リンク 交通量の算出. <2>シミュレーション回数の初期化 ＜５＞各ＯＤが，各リンクを利用する確率の算出. シミュレーションの回数（N）を 1 にセットする。. ＜６＞シミュレーション結果による計算リンク交通量の算 出. <3>シミュレーションの実行 入力された OD(i,j,ts) により、交通流シミュレー ションを実行する。. ＜７＞各リンクの，ＯＤごとの，観測リンク交通量と計算 リンク交通量の差分の算出. <4>シミュレーション結果による OD ペアごとの計. ＜８＞ＯＤ交通量の補正値の算出. 算リンク交通量の算出 シミュレーション結果に基づき、時間帯 t におい. ＜９＞ＯＤ交通量の補正. て、リンク l に流入した、OD ペアが（i,j）で出発時 ＜１０＞収束判定（ＯＤ交通量とＯＤ交通量の補正値の差 の自乗和が，収束判定条件を満たす）. 間帯が ts である交通量，TSimQ(l,i,j,t,ts)を，すべて の l,i,j,t,ts に関して算出する。. ＜１１＞変数の更新. ＜１２＞データの更新 ＯＤ交通量の補正値を基 準に，車両データの更新. <5>各 OD が、各リンクを利用する確率の算出 以下の２つの変数を算出する。. TSimQ ( l,i,j,t,ts ) Prob0 ( l,i,j,t,ts ) = OD ( i,j,ts ) TSimQ ( l,i,j,t,ts ) × Prob ( l,i,j,t,ts ) =. Obs ( l,t ) TsimQ ( l,i,j,t,ts ) ∑ i,j. OD ( i,j,ts ). ＜１３＞終了判定. (1). 終了. 図2. OD 推定の処理手順. <7>各リンクの、OD ごとの、観測リンク交通量と計 (2). 算リンク交通量の差分の算出 観測リンク交通量と計算リンク交通量の差分 (ObsQ(l, t) − SimQ(l, t)) を、当該リンクを経路に含む 2.
(3) OD ペアと出発時間帯 ts に、Prob(l,i,j,t,ts)を基に比例. イベント開催に伴う大規模交通規制の事前評価があ. 配分し、Err(l,i,j,t,ts)を算出する。. る。そこで本研究では、大阪御堂筋パレード開催時. Err(l,i,j,t,ts) = {ObsQ(l,t) − SimQ(l,t)}. に実施された大規模交通規制を対象に DEBNetS の. Pr ob ( l,i,j,t,ts ) × ∑∑∑ Prob(l,i,j,t,ts) ts. i. 再現性を検証した。 大阪御堂筋パレードは、毎年秋に大阪市内で開催. (4). される大規模イベントであり、それに伴い、御堂筋. j. とその周辺道路において大規模な交通規制が実施さ れる。本研究では、昨年 2002 年 10 月 13 日（日）に. <8>OD 交通量の補正値の算出. 開催されたパレードに伴う交通規制をシミュレーシ. 以下の式により、OD が（i,j） 、出発時間帯が ts で. ョンの対象とした。図 3 にパレード時のシミュレー. ある OD 交通量の補正値 Adj(i,j,ts)を算出する。. ションの対象としたエリアと交通規制区域（図 3 の. Prob ( l,i,j,t,ts ) (5) Adj ( i,j,ts ) = ∑∑ Err ( l,i,j,t,ts ) × Prob ( l,i,j,t,ts ) l t ∑∑ l t . ①の区域）の概略図を示す。御堂筋は、大阪市の中 心部を貫く主要幹線道路で、さらに御堂筋を中心と して、なにわ筋、堺筋、松屋町筋等が南北方向に、 国道 1、2 号線が東西方向に伸びている。. <9>OD 交通量の補正 以下の式により、OD 交通量を補正する。. OD' ( i,j,ts ) = OD ( i,j,ts ) + Adj ( i,j,ts ) (6) <10>収束判定 収束判定「前回算出 OD と今回算出 OD の差の自 乗和」が条件を満たさないときは、再度 OD 推定を 行う。 <11>変数の更新. 図 3. OD 推定実行回数、OD 値、リンク交通量を更新し、. 交通規制区域（左）とシミュレーション対象 区域（右）. 処理手順<6>へ戻る。 シミュレーションのネットワーク規模は、リンク <12>データの更新. 数：1600､ノード数：600､セントロイド数：200､交通. 収束判定を満たしている場合、アルゴリズムで求. 量観測リンク数：550 で行った。OD データは、パレ. めた OD を基に、シミュレーションが使用する車両. ード日と同一の日種（休日）である翌日 10 月 14 日. データを更新する。. （体育の日）の観測交通量から推定した。. <13>終了判定. また、OD 推定の初期 OD データには、京阪神パ ーソントリップデータを用いた。パレード時の規制. OD 推定に対するシミュレーションの影響が小さ. 情報は事前に一般公開された規制区間を入力した。. くなったとき、即ち、判定条件「シミュレーション. OD 推定処理の収束に要した時間は PentiumIII. 回数（N）が１である」が満たされれば、OD 推定を. 800MHz/2CPU のマシン、SunOS5.8 上で 26 時間、シ. 終了する。条件を満たさないときは、処理手順<2>. ミュレーション時間は 23 分であった。シミュレーシ. に戻り、再度シミュレーション実行を行う。. ョン結果の評価は、パレード当日の（10 月 13 日） の観測交通量を用いた。 観測交通量があたえられている全リンクの 24 時. 4. 実ネットワークを用いた検証. 間交通量について観測値とシミュレーション値の比 交通流シミュレータの有効な応用例の一つとして. 較を図 4 に示した。相関係数は 0.61 であった。シミ 3.
(4) ュレーションで発生した交通量が観測交通量を上回. 5. おわりに. シミュレー ション値（台）. る傾向にある。 70000. 本研究では、 交通流シミュレータ DEBNetS の再現. 60000. 性向上を目的として、観測リンク交通量に基づく. 50000. OD 推定アルゴリズムを考案した。本方式では、時. 40000. 間単位の観測交通量を基に OD を推定するため、よ. 30000. り現実的な OD 推定が期待できる。また、同 OD 推. 20000. 定方式を用い、大規模交通規制を対象としたシミュ. 10000. レーションを行い、相関係数 0.61 を得たが、シミュ レーションの結果発生した車両数が観測値を上回る. 0 0. 10000. 図4. 20000. 30000. 40000 観測値（台）. 50000. 60000. 70000. 傾向にあり、引き続き検討が必要であることが分か った。今後は、OD 推定のパラメータの調整方法の. 観測値とシミュレーション値の相関関係. 検討を進める。 16000. 14000. 注：. 12000. [1]OD 推定処理においては、繰り返し計算がなされ. 10000. るので、基本的に初期 OD は現実の値からあまり. 8000. かけ離れていない範囲での任意の値とする。. 6000. 4000. [2]観測値として、TsimQ に相当するものが得られな. 2000. いため、TsimQ を用いている。車両情報の収集装 置が高度化することにより、観測値として得るこ 9:0 0 10 :00 11 :00 12 :00 13 :00 14 :00 15 :00 16 :00 17 :00 18 :00 19 :00 20 :00 21 :00 22 :00 23 :00. 8:0 0. 7:0 0. 6:0 0. 5:0 0. 4:0 0. 3:0 0. 2:0 0. 1:0 0. 0:0 0. 0. 観測交通量. 図5. とができる。. シミュレーション交通量. 観測値とシミュレーション値の時系列比較 −四ツ橋筋−. 参考文献： 1)例えば、菊池輝、加藤義昭、馬渕透、藤井聡、北 村隆一：大規模道路ネットワークシミュレータ DEBNetS の改良と検証、土木計画学研究・論文集 19、No.1、pp. 533-540, 2002. 2)例えば、飯田祐三他：参加型交通計画へのシミュ. 16000. 14000. 12000. 10000. 8000. レーションモデルの適用、第 27 回土木計画学研 6000. 究発表会 3) 北村隆一：交通需要予測の課題−次世代手法の構 築にむけて、土木学会論文集、No. 530/IV-30、 pp.17-30、1996. 4)楊海・佐佐木綱：ネットワーク均衡に基づく観測. 4000. 2000. 図6. 0. 0. 0. 0. 0 :0. :0. :0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. :0. :0. :0. :0 23. 22. 21. 20. 19. 18. 17. :0 16. :0 15. :0 14. :0. :0 13. :0. 観測交通量. 12. 11. 0 :0 10. 0 9:0. 0 8:0. 0 7:0. 0 6:0. 0. 0. 0. 0. 0 5:0. 4:0. 3:0. 2:0. 1:0. 0:0. 0. 0. シミュレーション交通量. リンクフローからのOD交通量推計法に関する検. 観測値とシミュレーション値の時系列比較 −松屋町筋−. 討、土木計画学研究・論文集、No.9、pp.29-36、 1991 5)楊. 図 5、6 は、パレード時に迂回路の１つとなった四ツ. 海、朝倉. 康夫、飯田. 恭敬、佐佐木. 綱：. 橋筋（図 3 の①）と松屋町筋（図 3 の②）の観測値. 交通混雑を考慮した観測リンク交通量からのOD. とシミュレーション値の時系列を示す。松屋町筋に. 交通量推計モテﾞル、土木学会論文集 IV、. ついては交通規制が開始された 12 時頃から交通量. 440/IV-16号、pp.117-124、1992. が増加し、規制解除と伴に、減少する傾向が表れて いる。これにより、経路選択により迂回路方向に交 通量が変移していることが分かる。. 4.
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